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"last_access_time": 1579520179000, "locations": [ "obs://test/partition" ] }, {
式的文件数据导入。 MAP数据类型建表必须指定schema，且不支持date、short、timestamp数据类型。 对于JSON格式OBS表，MAP的键类型只支持STRING类型。 由于MAP类型的键不能为NULL，MAP键不支持对插入数据进行可能出现NULL值类型之间的隐式
DLI Flink Jar 示例1：委托方式对接Lakeformation 开发Flink jar程序，编译并上传jar包到obs，本例上传到obs://obs-test/dlitest/目录 示例代码如下： 本例通过DataGen表产生随机数据并输出到Print结果表中。 其他connector类型可参考Flink
OpenSource SQL作业时，在作业编辑界面的“运行参数”处，“Flink版本”需要选择“1.15”，勾选“保存作业日志”并设置保存作业日志的OBS桶，方便后续查看作业日志。 语法格式 create table hudiSource ( attr_name attr_type
结果表中的功能。 dli-spark-demo：开发Spark作业时的样例代码参考。具体如下： “dli-spark-demo-obs”读取和写入OBS数据。 “dli-spark-demo-redis”读取和写入Redis数据。 dli-pyspark-demo：使用Pytho
默认即可。 所属队列：选择步骤1：创建队列中创建的队列。 Flink版本：选择1.12。 保存作业日志：勾选。 OBS桶：选择保存作业日志的OBS桶，根据提示进行OBS桶权限授权。 开启Checkpoint：勾选。 Flink作业编辑框中输入具体的作业SQL，本示例作业参考如下。
默认即可。 所属队列：选择步骤1：创建队列中创建的队列。 Flink版本：选择1.12。 保存作业日志：勾选。 OBS桶：选择保存作业日志的OBS桶，根据提示进行OBS桶权限授权。 开启Checkpoint：勾选。 Flink作业编辑框中输入具体的作业SQL，本示例作业参考如下。
OpenSource SQL作业时，在作业编辑界面的“运行参数”处，“Flink版本”需要选择“1.12”，勾选“保存作业日志”并设置保存作业日志的OBS桶，方便后续查看作业日志。 若需要获取key的值，则可以通过在Flink中设置主键获取，主键字段即对应Redis的key。 若定义主键，则
tablelocation Hudi表的存储路径 示例 run archivelog on h1; run archivelog on "obs://bucket/path/h1"; 注意事项 首先需要执行clean命令，在clean命令清理了历史的数据文件后，Timeline上与
方法查询的数据都为DataFrame对象，可以直接进行查询单条记录等操作（在“步骤4”中，提到将DataFrame数据注册为临时表）。 where where 方法中可传入包含and 和 or 的条件筛选表达式，返回过滤后的DataFrame对象，示例如下： 1 jdbcDF.where("id
re.jks文件需要先放到OBS桶中，然后填入ak和sk以及jks文件的具体位置。最后在“es.net.ssl.keystore.pass”填入进入文件的密钥。 .option("es.net.ssl.truststore.location", "obs://桶名/path/truststore
parquet options(path=’obs://bucket/path/parquet_dataset/*.parquet’); # CTAS创建hudi表 create table hudi_tbl using hudi location 'obs://bucket/path/hudi_tbl/'
再开发不同的作业访问数据源以实现DLI跨源分析。 本节操作介绍DLI支持的数据源对应的开发方式。 使用须知 Flink作业访问DIS，OBS和SMN数据源，无需创建跨源连接，可以直接访问。 推荐使用增强型跨源连接打通DLI与数据源之间的网络。 跨源分析开发方式 表1提供DLI支持的数据源对应的开发方式。
" partitioned by(start_year, class)\n" + " location 'obs://bucket_name/path/deltaTest1012'"; spark.sql(sql_create); String
sparkSession.conf.set("fs.obs.access.key", ak) sparkSession.conf.set("fs.obs.secret.key", sk) sparkSession.conf.set("fs.obs.endpoint", enpoint) sparkSession
<scope>provided</scope> </dependency> 使用方式 将写好的自定义函数打成JAR包，并上传到OBS上。 在DLI管理控制台的左侧导航栏中，单击数据管理>“程序包管理”，然后单击创建，并使用OBS中的jar包创建相应的程序包。 在DLI管理控制台的左侧导航栏中，单击作业管理>“Flin
BUCKETS] ] [ROW FORMAT row_format] [STORED AS file_format] [LOCATION 'obs_path'] [TBLPROPERTIES (orc_table_property = value [, ...] ) ] ③ CREATE
创建Flink自定义作业。 接口相关信息 URI格式：POST /v1.0/{project_id}/streaming/flink-jobs {project_id}信息请从获取项目ID获取。 请求参数说明详情，请参见创建数据库（废弃）。 请求示例 描述：在项目ID为48cc2
库，随后点击右上角的执行按钮，提交作业。 注意：由DLI提供元数据服务时，暂不支持创建Hudi内表，即必须配置 LOCATION 指向 OBS 路径。 CREATE TABLE hudi_table (id int, comb long, name string, dt date)
默认即可。 所属队列：选择步骤1：创建队列中创建的队列。 Flink版本：选择1.12。 保存作业日志：勾选。 OBS桶：选择保存作业日志的OBS桶，根据提示进行OBS桶权限授权。 开启Checkpoint：勾选。 Flink作业编辑框中输入具体的作业SQL，本示例作业参考如下。
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